# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Jan 25 14:08:06 2019

@author: Administrator
"""

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
#import torch.nn.functional as F     # 少数激励函数在这
#from torch.autograd import Variable

# 假数据
n_data = torch.ones(100, 2)         # 数据的基本形态
print('n_data:',n_data)
'''x0已含有横纵坐标'''
x0 = torch.normal(2*n_data, 1)      # 类型0 x data (tensor), shape=(100, 2)
print('x0:',x0)
'''y0是对应x0的标签，zeros表示数字0，用0作为标签'''
y0 = torch.zeros(100)               # 类型0 y data (tensor), shape=(100, 1)
'''x1已含有横纵坐标'''
x1 = torch.normal(-2*n_data, 1)     # 类型1 x data (tensor), shape=(100, 1)
print('x1:',x1)
'''y1是对应x1的标签，ones表示数字1，用1作为标签'''
y1 = torch.ones(100)                # 类型1 y data (tensor), shape=(100, 1)

# 注意 x, y 数据的数据形式是一定要像下面一样 (torch.cat 是在合并数据)
#x是所有数据点，y是所有数据点对应的标签，相当分别建立了数据跟标签两个文件
x = torch.cat((x0, x1), 0).type(torch.FloatTensor)  # FloatTensor = 32-bit floating
#标签一定要设为LongTensor形式
y = torch.cat((y0, y1), ).type(torch.LongTensor)    # LongTensor = 64-bit integer
# 画图
# x.data.numpy()[:, 0] 是取x得第一列数据x0，其中x0的第一列是行坐标，第二列是纵坐标
plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=y.data.numpy(), s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
plt.show()


#plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
#plt.show()







'''每条激励函数内部都有着不是我们自己定的参数，如torch.nn.Linear()内部公式含有如何连接输入输出的参数，这些参数是有待优化的'''
class Net(torch.nn.Module):     # 继承 torch 的 Module
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()     # 继承 __init__ 功能
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)   # 隐藏层线性输出
        self.out = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)       # 输出层线性输出

    def forward(self, x):
        # 正向传播输入值, 神经网络分析出输出值
        x = torch.relu(self.hidden(x))      # 先把数据丢进隐藏层处理后再激活
        x = self.out(x)                     # 激活后再丢进神经层（线性层）处理  # 输出值, 但是这个不是预测值, 预测值还需要再另外计算
        return x
    
#x0、x1都包含了横轴纵轴的特征，因此有两方面信息输入，故n_feature=2
#初始配置要配好init的内容
net = Net(n_feature=2, n_hidden=10, n_output=2) # 几个类别就几个 output

print(net)  # net 的结构
"""
把2个输入提取特征给参数学习后，由参数决定的公式会把2个输入变成10个输出；
然后再把10输出变成第二层的输入，
参数从这10输入里学到特征后再根据学到的规律把10个输入变成2个输出。
Net (
  (hidden): Linear (2 -> 10)
  (out): Linear (10 -> 2)
)
"""



# optimizer 是训练的工具
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.02)  # 传入 net 的所有参数, 学习率
# 算误差的时候, 注意真实值!不是! one-hot 形式的, 而是1D Tensor, (batch,)
# 但是预测值是2D tensor (batch, n_classes)
#损失函数使用交叉熵方程，均方差适用回归，交叉熵适用分类
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()

plt.ion()   # 画图
plt.show()

for t in range(100):
    '''net()直接把x传进去，不用再给init配置了'''
    out = net(x)     # 喂给 net 训练数据 x, 输出分析值, out算是一种新生成的数据
    print(type(out),'out')
    print('out',out)

    loss = loss_func(out, y)     # 计算生成点的位置和实际点位置的误差

    optimizer.zero_grad()   # 清空上一步的残余更新参数值
    loss.backward()         # 计算梯度，并把误差反向传播, 计算参数更新值，以便修正out数据点的位置
    optimizer.step()        # 将参数更新值施加到 net 的 parameters 上
    
    '''可视化训练过程'''   
    if t % 2 == 0:
        plt.cla()
        # 过了一道 softmax 的激励函数后的最大概率才是预测值
#        prediction = torch.max(torch.softmax(out),1)[1] #报错
        '''问题：真正把out的每一个数据点转换成0、1标签的是哪个函数？'''
        prediction = torch.max(torch.softmax(out,-1),1)[1]  # prediction对每个out进行预测是0还是1
        print('prediction',prediction)
        pred_y = prediction.data.numpy().squeeze()
        target_y = y.data.numpy()
        plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=pred_y, s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
        accuracy = sum(pred_y == target_y)/200.  # 预测中有多少和真实值一样
        plt.text(1.5, -4, 'Accuracy=%.2f' % accuracy, fontdict={'size': 20, 'color':  'red'})
        plt.pause(0.1)

plt.ioff()  # 停止画图
plt.show()


